Veri madenciliği tekniklerinin kullanarak iklimlendirme parametrelerinin tahmini

İklim parametrelerinin tahmini, günümüz dünyasında çok önemli bir olgudur. Bu olgunun arkasındaki mantık, pek çok uygulamada önemli kararların hava durumu bilgisi tahmine dayalı olmasıdır. Veri madenciliği, büyük veritabanlarından bilgi keşfetmek için işletmeler tarafından yaygın şekilde kullanılır. Bu tez çalışmasında rüzgar hızı tahmini için bir metodoloji önerilmektedir. Rüzgar hızını tahmin etmek için Sinir Ağları, Doğrusal Regresyon ve Destek Vektör Makinesi (DVM) gibi öngörülü veri madenciliği algoritmaları kullanılmıştır. Bir prototip uygulaması, konseptin kanıtını göstermek için oluşturulmuştur. Prototip, Java programlama dili kullanılarak sağlanan Weka veri madenciliği uygulama programlama arabirimi ile çalıştırılmıştır. Deneylerde kullanılan iklim veri seti akıllı istasyonlardan ve ayın her günü birkaç farklı bölgeden gelen çok miktarda veriye sahiptir. İstasyon numarası, ay, gün, basınç, nem ve sıcaklık gibi özellikleri vardır. Rüzgar hızı, üç farklı algoritma kullanılarak tahmin edilen parametredir. Rüzgar hızı tahmininin hava durumu tahmininde faydası vardır. Hız ile hava tahmini arasındaki ilişki tezin başlangıç noktasıdır. İklim parametreleri üzerinde bulunan mevcut verilere dayanarak, seçilen veri madenciliği algoritmaları, rüzgar hızını tahmin etmek için kullanılmıştır. Hesaplamaları tamamladıktan sonra, gözlemler sunulmuş ve sonuçlar gerçek rüzgar hızı ile karşılaştırılmıştır. Hata oranı da üç algoritmanın performansını değerlendirmek için düşünülmüştür. Ampirik çalışmadan Doğrusal Regresyonun öngörme performansının diğer iki veri madenciliği algoritmalarından daha yüksek olduğu anlaşılmaktadır.